JP2023037446A - 無線受信装置及びその方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】Ｒａｄｉｏ Ｕｎｉｔ（ＲＵ）とＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｕｎｉｔ（ＤＵ）の間のフロントホールの帯域を低減しつつ、ＤＵでのマルチユーザ検出の処理時間を低減する無線受信装置、方法、プログラム、ＲＵ及びＤＵを提供する。【解決手段】無線受信装置は、推定されたＮ’×Ｍ’チャネル行列を、各列が直交するＮ’×Ｂ’ウェイト行列Ｗ（Ｂ’はＮ’－１以下Ｍ’以上の整数）と各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むＢ’×Ｍ’行列に分解し、ウェイト行列Ｗを生成するか又はそれらの積がウェイト行列Ｗに等しいＮ’×Ｂ’サブ・ウェイト行列Ｗ１と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成し、ウェイト行列Ｗ又はサブ・ウェイト行列Ｗ１を用いてＮ’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行い、受信ビームフォーミング後の信号を用いて、ＢＰアルゴリズムを実行する。【選択図】図４

Description

本開示は無線通信システムに関し、特に、受信信号処理に関する。
大容量通信を実現させる手法として、多数のアンテナを有する基地局を用いて複数のユーザとの無線通信を行う大規模マルチユーザMulti-Input Multi-Output (MIMO) が知られている。大規模マルチユーザMIMOは、massive MIMOとも呼ばれる。大規模マルチユーザMIMOは、例えば、第5世代移動通信 (5G) システム等のマルチプルアクセス・セルラーシステムの上り回線（アップリンク）に使用されることができる。大規模マルチユーザMIMOの受信機は、受信した信号からマルチユーザ信号 (signals) を分離するためにマルチユーザ検出を行う必要がある。5Gの基地局は、主にデジタルベースバンド信号処理を担うDistributed Unit (DU) 及びCentral Unit (CU) と、主に無線信号の送受信のためのRadio Frequency (RF) 信号処理を担うRadio Unit (RU) とから構成される。一般的に、マルチユーザ検出はDUで実行される。このとき、RUにて受信された受信信号は、RUとDUを接続するフロントホールを介してDUへ伝送される必要がある。しかしながら、大規模マルチユーザMIMOでは、無線信号が多数のアンテナによって受信されるため、フロントホールを介して伝送する受信信号数が多く、RUとDUを接続するフロントホール帯域が広帯域であることが必要となる。
知られたマルチユーザ検出アルゴリズムの１つにGaussian Belief Propagation （ガウス確率伝搬（伝播）またはガウス信念伝搬（伝播））(GaBP) アルゴリズムがある（例えば非特許文献１および２を参照）。GaBPアルゴリズムは、検出シンボルの信頼度を表す品質値（ビリーフ (belief) と呼ばれる）を反復 (iteration) 処理の間で伝搬し、これにより徐々に検出精度を改善する。GaBPアルゴリズムは大システムを仮定した中心極限定理によるガウス近似を用いるため、低演算量な検出アルゴリズムである。GaBPアルゴリズムを用いる検出器は、ソフト干渉キャンセラ (Soft Interference Canceller (IC))、ビリーフ生成器 (Belief Generator (BG))、およびソフトレプリカ生成器 (Soft Replica Generator (RG)) を含む。ソフト干渉キャンセラは、一つ前の反復処理で得られた各送信シンボルのレプリカを用いて、受信信号から干渉成分をキャンセルする。ビリーフ生成器は、キャンセル後の信号に基づいてビリーフを生成する。ソフトレプリカ生成器は、ビリーフに基づいて送信信号のレプリカを生成する。
GaBPアルゴリズムを使用する軟判定 (soft decision) 検出または復号の性能を向上する技術に、ダンピング（制振）、スケーリング、およびノード選択がある。ダンピングは、過去の反復処理で生成されたビリーフと現在の反復処理で生成されたビリーフの重み付け平均を新たなビリーフとし、これにより収束不良をもたらすビリーフの振動を抑制する（非特許文献１を参照）。ダンピング係数は、ダンピングにおける重み付け平均の重みを定める。スケーリングは、反復初期におけるビリーフの信頼性が低いことを考慮し、反復が増えるにつれて徐々にビリーフの絶対値が大きくなるよう調整する（非特許文献２を参照）。スケーリング係数はスケーリングにおいてビリーフの絶対値を調整するためのパラメータである。MIMO検出の場合、ノード選択は、フェージング空間相関（受信アンテナ間相関）への対策として用いられる（非特許文献２を参照）。具体的には、ノード選択では、受信アンテナ素子のセットが複数のサブセットに分割される。各サブセットは、空間的に離れた（相関が低い）受信アンテナ素子から構成される。ノード選択を伴うGaBPアルゴリズムは、１回のGaBP反復で１つのサブセットのビリーフのみを更新し、続くGaBP反復で他のサブセットのビリーフを順次更新する。
GaBPアルゴリズムは、優れた検出特性を持つ一方で、送信信号の検出には全ての受信信号の知識を必要とする。そのため、RUの全受信アンテナで受信された全ての無線信号を、RUからDUに伝送するため、広いフロントホール帯域が必要になる。
他の知られたマルチユーザ検出アルゴリズムの１つにQR-decomposed Gaussian Belief Propagation (QR-GA-BP) アルゴリズムがある（非特許文献３を参照）。QR-GA-BPは、１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと、無線受信装置のN’個の受信アンテナとの間で定義されるN’×M’（i.e., N’行M’列）のチャネル行列をQR分解により各列が直交するN’×M’の行列QとM’次上三角行列とに分解する。さらに、QR-GA-BPは、生成された行列Qのエルミート共役とN’個の受信アンテナの受信信号からなるN’×１の受信信号ベクトルとの行列積を取ることで受信ビームフォーミングを行う。そして、QR-GA-BPは、ビームフォーミング後の受信信号からGaBPアルゴリズムを応用して送信信号を検出する。QR-GA-BPは、受信ビームフォーミング後のチャネル行列が上三角行列となることを利用して、含まれる送信信号成分が少ない受信信号から逐次的にビリーフを生成する。初めのステップでは、１つの送信信号成分のみが含まれる受信信号に対してGaBPアルゴリズムを用いてビリーフおよびレプリカが生成される。以降のm回目のステップでは、(m-1) 回目のステップで用いた (m-1) 個の受信信号と、m個の送信信号成分を持つ受信信号と、(m-1) 回目のステップで生成したビリーフおよびレプリカとを用いて、GaBPアルゴリズムによりビリーフおよびレプリカが生成される。
上三角行列の性質により、第m受信信号は第１～m送信信号成分のみを含むため、mが小さい場合には中心極限定理によるガウス近似の精度が劣化する。したがって、すべての受信信号に対して同時にビリーフを生成する方法では、精度のよいビリーフを得ることができない。そこで、QR-GA-BPは、干渉成分を含まない第１受信信号から逐次的に検出することで精度よく生成された第１～第 (m-1) 送信信号成分を用いて、第m送信信号成分の干渉成分をキャンセルする。これにより、第１～第 (m-1) 送信信号成分を精度よく干渉がキャンセルされ、QR-GA-BPは、第m送信信号成分のビリーフおよびレプリカを精度よく生成できる。QR-GA-BPは、全ての受信信号に対して上記のステップを行い、これらのステップのセットを繰り返すことで徐々に検出精度を改善する。
P. Som, T. Datta, A. Chockalingam and B. S. Rajan, "Improved large-MIMO detection based on damped belief propagation," 2010 IEEE Information Theory Workshop on Information Theory (ITW 2010, Cairo), pp.1-5, 2010 T. Takahashi, S. Ibi and S. Sampei, "Design of criterion for adaptively scaled belief in iterative large MIMO detection," IEICE Transaction on Communications, vol. E102.B, no.2, pp.285-297, 2019 田邊 将吾、石橋 功至、"大規模MIMOのためのSorted QR分解を用いた低計算量確率伝搬復調法に関する一検討"、信学技報、pp.83-88、2016
QR-GA-BPは、受信ビームフォーミングを行った後にマルチユーザ検出を行うことで、検出に用いる受信信号の数を受信アンテナ数から送信信号数に削減しつつ、高精度な検出を行う。これは、RUからDUへ伝送する信号数を減らすことができ、したがって所要フロントホール帯域を削減できる。一方で、QR-GA-BPは、通常のGaBPに比べて長い処理時間を要する。これは、受信信号毎に逐次的に干渉キャンセルとビリーフおよびレプリカ生成を行うため、前述したGaBPのようにすべての受信信号に対して同時に干渉キャンセルとビリーフおよびレプリカ生成を行うことができないためである。なお、QR-GA-BPでは、受信信号毎に逐次的にビリーフを生成する構成の代わりに、通常のGaBPを適用することはできない。この理由は、受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列が上三角行列であるため、受信ビームフォーミング後の複数の受信信号は、それぞれ異なる数の送信信号（成分）を含むためである。言い換えると、複数の受信信号は、それらが包含する送信信号（成分）の数において異なる。これにより、一部の受信信号に関して、中心極限定理によるガウス近似の精度が劣化する。したがって、もしGaBPを用いて全ての受信信号に対して同時にビリーフを生成すると、生成された複数ビリーフの間で精度にばらつきが生じてしまい、アルゴリズムが正しく収束しない。
GaBPアルゴリズムは、多数のアンテナを用いる大規模マルチユーザMIMOのためにRUとDUの間の広帯域なフロントホールを必要とする。一方、QR-GA-BPには、逐次的な処理であるためマルチユーザ検出に長い処理時間を必要とするという問題がある。
すなわち、GaBPアルゴリズムは、全ての受信信号について同時にビリーフを更新することができ、短い処理時間でマルチユーザ検出が可能である。しかしながら、GaBPアルゴリズムは、受信アンテナ数に等しい数の受信信号を用いてマルチユーザ検出を行うため、フロントホールの所要帯域が広くなる。一方で、QR-GA-BPアルゴリズムは、チャネル行列をQR分解した際のQ行列を用いて受信ビームフォーミングすることで、マルチユーザ検出に用いる受信信号の数を送信信号数まで削減することができる。これは、フロントホールの所要帯域を削減できるが、マルチユーザ検出に逐次的な干渉キャンセルとビリーフおよびレプリカ生成が必要であるために長い処理時間が必要となる。
ここに開示される実施形態が達成しようとする目的の１つは、RUとDUの間のフロントホールの所要帯域を低減しつつ、DUでのマルチユーザ検出に必要な処理時間を低減することに寄与する装置、方法、及びプログラムを提供することである。なお、この目的は、ここに開示される複数の実施形態が達成しようとする複数の目的の１つに過ぎないことに留意されるべきである。その他の目的又は課題と新規な特徴は、本明細書の記述又は添付図面から明らかにされる。
第１の態様では、無線受信装置は、少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器、第１のビームフォーマ、およびBP検出器を含む。前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’ (i.e. N’行M’列) のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成するよう構成される。あるいは、前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、それらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成される。前記第１のビームフォーマは、前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うよう構成される。前記BP検出器は、前記第１のビームフォーマから出力され且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、BPアルゴリズムを実行するよう構成される。
第２の態様では、無線受信装置により行われる方法は、以下を含む：
（ａ）１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列に分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
（ｂ）前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する第１の受信ビームフォーミングを行うこと、および、
（ｃ）前記第１の受信ビームフォーミングが行われ且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、BPアルゴリズムを実行すること。
第３の態様では、無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDUにフロントホールを介して結合されるRUは、少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器および第１のビームフォーマを含む。前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成するよう構成される。あるいは、前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、それらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成される。前記第１のビームフォーマは、前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行い、ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供するよう構成される。
第４の態様では、無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDUにフロントホールを介して結合されるRUにより行われる方法は以下を含む：
（ａ）１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
（ｂ）前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うこと、及び
（ｃ）ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供すること。
第５の態様では、無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRUにフロントホールを介して結合されるDUは、少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器、およびBP検出器を含む。前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成するよう構成される。あるいは、前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、それらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成される。前記BP検出器は、前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、BPアルゴリズムを実行するよう構成される。
第６の態様では、無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRUにフロントホールを介して結合されるDUにより行われる方法は以下を含む：
（ａ）１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
（ｂ）前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を前記RUに提供すること、及び
（ｃ）前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、BPアルゴリズムを実行すること。
第７の態様では、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、第２、第４、又は第６の態様に係る方法をコンピュータに行わせるための命令群（ソフトウェアコード）を含む。
上述の態様によれば、RUとDUの間のフロントホールの所要帯域を低減しつつ、DUでのマルチユーザ検出に必要な処理時間を低減することに寄与する装置、方法、及びプログラムを提供できる。
第１の実施形態に係る無線通信システムを示す図である。 第１の実施形態に係るシステムモデルを示す図である。 第１の実施形態に係る基地局の構成例を示す図である。 第１実施形態に係る基地局のプロセッサの構成例を示す図である。 第１実施形態に係る基地局のプロセッサの構成例を示す図である。 第１実施形態に係る基地局のプロセッサの構成例を示す図である。 第１実施形態に係る基地局のプロセッサの構成例を示す図である。 第１実施形態に係る基地局のプロセッサの構成例を示す図である。 第１の実施形態に係るBP検出器の構成例を示す図である。 第１の実施形態に係るルックアップテーブルの一例を示す図である。 第１の実施形態に係るルックアップテーブルの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る基地局の動作の一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る初期値生成器を含むBP検出器の構成例を示す図である。 第２の実施形態に係る初期値生成の一例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係るBP検出器の深層展開を示す概念図である。 第３の実施形態に係るパラメータ学習器の構成例を示す図である。 第３の実施形態に係るコンピュータシステムの一例を示す図である。 第３の実施形態に係るパラメータの学習の一例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係るBP検出器のビット誤り率性能を示す図である。
以下では、具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
＜第１の実施形態＞
図１は、本実施形態を含む複数の実施形態にかかる無線通信システムの構成例を示している。図１を参照すると、基地局１は、複数の無線端末２に無線アクセスを提供する。基地局１はアクセスポイント、transmission/reception point (TRP)、またはその他の名称で参照されてもよい。基地局１は、例えば5GシステムのgNBであってもよく、RUおよびDUを含むシステムであってもよい。RUは、RF信号処理及び一部の物理レイヤ又はレイヤ１（e.g., Low PHY）信号処理を行ってもよい。RUにより行われる物理レイヤ信号処理は、例えば、デジタルビームフォーミングを含んでもよい。DUは、残りの物理レイヤ（e.g., High PHY）信号処理及びレイヤ２信号処理を行ってもよい。RUとDUの間はフロントホールを介して接続される。フロントホールは、モバイル・フロントホール又は（モバイル）フロントホール・ネットワークとも呼ばれる。例えば、フロントホールは、１又はそれ以上の光ファイバを使用する有線フロントホールであってもよく、ミリ波無線伝送を用いる無線フロントホールであってもよい。
いくつかの実装では、無線通信システムは、複数の無線端末２から基地局１へのアップリンク送信のためにマルチユーザMIMO技術を利用してもよい。この場合、基地局１は、複数の無線端末２から参照信号を受信し、受信した参照信号を用いて複数の無線端末２と基地局１の間のMIMOチャネルを推定し、複数の無線端末２から受信したデータ信号および推定されたチャネルを用いて送信信号を検出してもよい。すなわち、基地局１は、複数の無線端末２のマルチユーザ信号を分離するためにMIMO検出を行ってもよい。
図２は、アップリンク・マルチユーザMIMO送信のシステムモデルの一例を示している。図２では、複数の無線端末２の複数の送信機２０がチャネル（伝搬路）３０を介して基地局１の受信機１０と通信する。図２の例では、M’個の送信機２０の各々は１つの送信アンテナを持つ。これに代えて、各送信機２０は２つ以上の送信アンテナを有してもよい。基地局１の受信機１０は、N’個の受信アンテナを有する。送信アンテナの合計数M’は受信アンテナの合計数N’より小さいとする。
以降の説明では、簡潔化のために、各無線端末２（ユーザ）からの送信信号はシングルキャリア伝送であり、各無線端末２と基地局１との間の伝搬路はフラットフェージングであるとみなす。一方で、各ユーザからの送信信号がOrthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) またはSingle Carrier-Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA) 等を使用する場合のマルチパスフェージング環境においても、適切な長さのサイクリックプリフィックスを送信信号に挿入することで、各サブキャリア単位では伝送路はフラットフェージングと見なせる。したがって、本実施形態は、OFDMおよびSC-FDMAに適用されてもよい。
複数の無線端末２の合計M’個の送信アンテナからQuadrature Amplitude Modulation (QAM) 変調された送信信号が伝送され、N’個の受信アンテナを具備する基地局１において受信されることとする。このとき、等価低域表現による複素数の信号モデルは式１で表される：
Figure 2023037446000002
 ここで、ycはN’個のアンテナの受信信号で構成されるN’×１の複素受信信号ベクトル、HcはN’×M’の複素MIMOチャネル行列、zcはN’×１の複素加法性白色雑音ベクトル、xcはM’×１の複素送信信号ベクトルである。
QAM変調の変調シンボル数をQ’とし、例えばQuadrature Phase Shift Keying (QPSK) のときにQ’は４であり、16QAMのときにQ’は１６である。変調シンボルの振幅については、I軸及びQ軸それぞれの振幅がQPSKの時に{+c, -c}であり、16QAMのときに{+c, -c, +3c, -3c} であるとする。ここで、cは以下の式２で表される。Esは平均信号電力である。各受信アンテナにおける複素雑音の電力はN0とする。
Figure 2023037446000003
図３は、基地局１の構成例を示している。図３を参照すると、基地局１はRU１１－１とDU１１－２を含む。RU１１－１は、Radio Frequency (RF) トランシーバ１３、プロセッサ１４－１、メモリ１５－１を含み、アンテナアレイ１２に接続される。DU１１－２は、プロセッサ１４－２、メモリ１５－２、ネットワークインタフェース１６を含む。
RFトランシーバ１３は、複数の無線端末２と通信するためにアナログRF信号処理を行う。RFトランシーバ１３は、複数のトランシーバを含んでもよい。RFトランシーバ１３は、アンテナアレイ１２、RU１１－１内のプロセッサ１４－１およびDU１１－２内のプロセッサ１４－２と結合される。RFトランシーバ１３は、変調シンボルデータをRU１１－１内のプロセッサ１４－１から受信し、送信RF信号を生成し、送信RF信号をアンテナアレイ１２に供給する。また、RFトランシーバ１３は、アンテナアレイ１２によって受信された受信RF信号に基づいてベースバンド受信信号を生成し、受信信号が参照信号の場合はDU１１－２内のプロセッサへ、受信信号がデータ信号の場合はRU１１－１内のプロセッサ１４－１へ受信信号を供給する。
プロセッサ１４－１および１４－２は無線通信のためのデジタルベースバンド通信処理（データプレーン処理）とコントロールプレーン処理を行う。プロセッサ１４－１および１４－２は複数のプロセッサを含んでもよい。例えば、プロセッサ１４－１および１４－２は、デジタルベースバンド信号処理を行うモデム・プロセッサ（e.g., Central Processing Unit (CPU)、Graphics Processing Unit (GPU)、またはDigital Signal Processor (DSP)）とコントロールプレーン処理を行うプロトコルスタック・プロセッサ（e.g., Central Processing Unit (CPU)またはMicro Processing Unit (MPU)）を含んでもよい。
例えば、プロセッサ１４－１および１４－２によるデジタルベースバンド信号処理は、Service Data Adaptation Protocol (SDAP) レイヤ、Packet Data Convergence Protocol (PDCP) レイヤ、Radio Link Control (RLC) レイヤ、Medium Access Control (MAC) レイヤ、およびPhysical (PHY) レイヤの信号処理を含んでもよい。また、プロセッサ１４－１および１４－２によるコントロールプレーン処理は、Non-Access Stratum (NAS) messages、Radio Resource Control (RRC) messages、Medium Access Control (MAC) Control Elements (CEs)、およびDownlink Control Information (DCI) の処理を含んでもよい。
ネットワークインタフェース１６は、ネットワークノード（e.g., 他の基地局、Centralized Unit (CU)、およびコアネットワークノード）と通信するために用いられる。ネットワークインタフェース１６は、例えば、IEEE 802.3 seriesに準拠したネットワークインタフェースカード (NIC) を含んでもよい。
メモリ１５－１及び１５－２の各々は、揮発性メモリおよび不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。揮発性メモリは、例えば、Static Random Access Memory (SRAM) もしくはDynamic RAM (DRAM) またはこれらの組み合わせである。不揮発性メモリは、マスクRead Only Memory (MROM)、Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM)、フラッシュメモリ、もしくはハードディスクドライブ、またはこれらの任意の組み合わせである。メモリ１５－１及び１５－２は、プロセッサ１４－１および１４－２から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ１４－１および１４－２は、ネットワークインタフェース１６またはその他のI/Oインタフェースを介してメモリ１５－１及び１５－２それぞれにアクセスしてもよい。
メモリ１５－１及び１５－２は、基地局１による処理の少なくとも一部を行うための命令群およびデータを含む１つまたはそれ以上のソフトウェアモジュール（コンピュータプログラム）を格納したコンピュータ読み取り可能な媒体を含んでもよい。幾つかの実装において、プロセッサ１４－１および１４－２は、当該ソフトウェアモジュールをメモリ１５－１及び１５－２それぞれから読み出して実行することで、上述の実施形態で説明された基地局１による処理の少なくとも一部を行うように構成されてもよい。
本実施形態に従うと、プロセッサ１４－１および１４－２は、受信ビームフォーミングおよびマルチユーザ検出（MIMO検出）のための受信信号処理を基地局１に行わせることができる。そのために、図４に示すように、RU１１－１内のプロセッサ１４－１はビームフォーマ１４３－１を含むことができ、DU１１－２内のプロセッサ１４－２はチャネル推定器１４１、ビームフォーミングウェイト生成器１４２、およびBP検出器１４４を含むことができる。さらに又はこれに代えて、図５、図６および図７に示すように、プロセッサ１４－１はビームフォーミングウェイト生成器１４２を含んでもよく、図７および図８に示すように、プロセッサ１４－２はビームフォーマ１４３－２を含んでもよい。
チャネル推定器１４１は、RFトランシーバ１３から受信した参照信号に基づき、ビームフォーミングウェイトを生成するためのMIMOチャネルを推定する。チャネル推定器１４１はビームフォーミングウェイト生成器１４２と結合され、推定したチャネル行列Hcをビームフォーミングウェイト生成器１４２へ供給する。
ビームフォーミングウェイト生成器１４２は、チャネル推定器１４１から受信したチャネル行列Hｃに基づきデジタルビームフォーミングに用いるウェイト行列Wを生成する。ビームフォーミングウェイト生成器１４２はビームフォーマ１４３－１と結合され、ウェイト行列Wをビームフォーマ１４３－１へ供給する。式３に示すように、N’×M’のチャネル行列Hcは、N’×B’の行列WとB’×M’の行列H’cとに分解されることができ、Wがウェイト行列、H’cが受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列である。B’は受信ビームフォーミング後の受信信号数であり、N’-1以下M’以上の整数である。ウェイト行列Wは受信ビームフォーミング後の受信信号ベクトルの各要素に対応する各列が直交する行列であり、正方行列H’cは後述するBP検出器１４４の性質により各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含む行列でなければならない。各列が直交する行列Wは式４に示すように、行列Wのエルミート共役と行列Wの積が単位行列となる。さらに、ウェイト行列Wは、それらの積がウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W１と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列の組み合わせであってもよい。例えば、式５に示すように、ウェイト行列WはN’×B’のサブ・ウェイト行列W１とB’次正方行列（サブ・ウェイト行列W２）の積であってもよい。この場合、RU１１－１内のビームフォーマ１４３－１へサブ・ウェイト行列W１が供給され、DU１１－２内のビームフォーマ１４３－２へサブ・ウェイト行列W２が供給される。
Figure 2023037446000004
Figure 2023037446000005
Figure 2023037446000006
ビームフォーミングウェイト生成器１４２の第１の実装例では、B’がM’と等しいとし、チャネル行列HcがQR分解によって式６に示すようにN’×M’の行列QとM’×M’の上三角行列Rとに分解される。QR分解の定義より行列Qの各列は直交する。このとき、式７に示すように行列Wは行列QとM’次ユニタリ行列U’との積、行列H’cは行列U’のエルミート共役と上三角行列Rの積とする。ここで、ユニタリ行列U’は１列目に２つ以上のゼロでない行列要素を持つユニタリ行列でなければならない。これは、正方行列H’cの各列に２つ以上のゼロでない行列要素を持たなければならないためである。例えば、Discrete Fourier Transform (DFT) 行列をユニタリ行列として用いることができる。また、後述するBPアルゴリズムの一つであるGaBPアルゴリズムは、観測雑音の白色性が動作前提であるため、ウェイト行列Wの各列が直交することにより、受信ビームフォーミング後の雑音も白色のままであり、GaBPアルゴリズムによる検出が可能となる。
Figure 2023037446000007
Figure 2023037446000008
 また、式８に示すように、行列Qがサブ・ウェイト行列W1、ユニタリ行列U’がサブ・ウェイト行列W2であってもよい。
Figure 2023037446000009
第２の実装例では、B’がM’と等しいとし、チャネル行列Hcが特異値分解によって式９に示すように、M’個の左特異ベクトルからなるN’×M’の行列Uと、i行i列目の行列要素がi番目の特異値となるM’次対角行列Σと、M’個の右特異ベクトルからなるM’次ユニタリ行列Vのエルミート共役とに分解される。このとき、左特異ベクトルの性質により行列Uの各列は直交し、行列Σと行列Vのエルミート共役との積はM’次正方行列となる。このとき、式９に示すように、行列Uがウェイト行列W、行列Σと行列Vのエルミート共役との積が正方行列H’cとなる。また、式１０に示すように、行列Wは特異値分解によって得られた行列Uと任意のM’次ユニタリ行列U’との積であってもよい。この場合、正方行列H’cはユニタリ行列U’のエルミート共役、行列Σ、および行列Vのエルミート共役の積となる。
Figure 2023037446000010
Figure 2023037446000011
また、式１１に示すように、左特異ベクトルからなる行列Uがサブ・ウェイト行列W1、ユニタリ行列U’がサブ・ウェイト行列W2であってもよい。
Figure 2023037446000012
第３の実装例では、B’がM’と等しいとし、チャネル行列Hcが式１２に示すように行列Hcと行列Hcのグラム行列の-1/2乗との積と、行列Hcのグラム行列の1/2乗と、に分解される。グラム行列は行列Hcのエルミート共役と行列Hcとの積である。このとき、式１３に示すように、行列Hcと行列Hcのグラム行列の-1/2乗との積が行列W、行列Hcのグラム行列の1/2乗が行列H’cとなる。式１４に示すように、確かにウェイト行列Wの各列は直交し、行列Wのエルミート共役と行列Wの積が単位行列となることが確認できる。
Figure 2023037446000013
Figure 2023037446000014
Figure 2023037446000015
また、式１５に示すように、チャネル行列Hcがサブ・ウェイト行列W1、チャネル行列Hcのグラム行列の-1/2乗がサブ・ウェイト行列W2であってもよい。
Figure 2023037446000016
また、式１６に示すように、行列Wは、行列Hcと行列Hcのグラム行列の-1/2乗と任意のM’次ユニタリ行列U’との積であってもよい。
Figure 2023037446000017
また、式１７に示すように、チャネル行列Hcがサブ・ウェイト行列W1、チャネル行列Hcのグラム行列の-1/2乗と任意のM’次ユニタリ行列U’との積がサブ・ウェイト行列W2であってもよい。さらに、式１８に示すように、チャネル行列HcとHcのグラム行列の-1/2乗との積がサブ・ウェイト行列W1、任意のM’次ユニタリ行列U’がサブ・ウェイト行列W2であってもよい。
Figure 2023037446000018
Figure 2023037446000019
第4の実装例では、チャネル行列Hcが式１９に示すようにK個のN’k×M’の部分行列Hc kからなるとし、各部分行列Hc kが式２０に示すように各列が直交するN’k×B’kの行列Wkと、B’k×M’の行列H’c kとに分解され、式２１に示すようにWkを部分行列とするブロック対角行列Wをウェイト行列とする。ここで、kは１からKの整数、B’kはN’kとM’のうち小さい値である。このとき、ウェイト行列WはN’×B’の行列であり、B’は式２３に示すようにB’1からB’Kの和である。また、受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列は式２２に示すように部分行列H’c kからなり、行列Hc、W、H’cは式３および４に示す関係にある。式２０の行列の分解は前述の実装例１～３の分解を用いてもよい。
Figure 2023037446000020
Figure 2023037446000021
Figure 2023037446000022
Figure 2023037446000023
Figure 2023037446000024
これらはビームフォーミングウェイト生成器１４２の実装例の一部であり、これらの実装例に限られるわけではない。
ビームフォーマ１４３－１は、RFトランシーバ１３から供給されたN’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルｙcに対して、受信ビームフォーミングを行う。受信ビームフォーミングは、ビームフォーミングウェイト生成器１４２から受信したウェイト行列W又はサブ・ウェイト行列W1を用いる。より具体的には、受信ビームフォーミングは、式２４に示すようにウェイト行列Wのエルミート共役と受信信号ベクトルｙcとの積を取ることで行われてもよい。ビームフォーマ１４３－１はBP検出器１４４へ結合され、フロントホールを介して信号ベクトルy’cを供給する。また、DU１１－２がビームフォーマ１４３－２を含む場合、RU１１－１内のビームフォーマ１４３－１はDU１１－２内のビームフォーマ１４３－２へフロントホールを介して信号を供給し、DU１１－２内のビームフォーマ１４３－２はBP検出器１４４へ信号ベクトルy’cを供給する。
Figure 2023037446000025
BP検出器１４４は、ビームフォーマ１４３－１または１４３－２から供給された受信ビームフォーミング後の受信信号ベクトルy’cに対して、総反復回数TのBPアルゴリズムを実行する。ここで、BPアルゴリズムは、送信信号のレプリカを用いた干渉除去処理を含み、干渉除去後の受信信号に含まれる残留干渉雑音成分が中心極限定理によりガウス分布に近似するとして構築されたアルゴリズムとする。BPアルゴリズムとして、GaBPや一般化近似メッセージ伝搬法 (GAMP: Generalized Approximate Message Passing)、期待値伝搬法 (Expectation Propagation) などが考えられる。また、送信信号の検出は式２５に示す受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列H’cを用いる。
Figure 2023037446000026
受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列H’cはビームフォーミングウェイトの生成に用いた参照信号とは別に受信した復調用参照信号を用いて、推定されてもよい。
以降説明の簡略化のために、複素数の等価低域表現は式２６～３０に示す等価な実数の信号モデルに置き換えた受信信号モデルで表される：
Figure 2023037446000027
Figure 2023037446000028
Figure 2023037446000029
Figure 2023037446000030
Figure 2023037446000031
 ここで、y’はB×１の受信ビームフォーミング後の等価実数受信信号ベクトルであり、H’はB×Mの受信ビームフォーミング後の等価実数MIMOチャネル行列であり、z’はB×１の受信ビームフォーミング後の等価実数雑音ベクトルであり、xはM×１の等価実数送信信号ベクトルである。Mは２M’に等しく、Bは２B’に等しい。各送信信号は変調シンボル数QであるPulse Amplitude Modulation (PAM) 変調シンボルと等価であり、平均信号電力はEs/２である。QはQ’の平方根である。また、受信ビームフォーミング後の複素雑音ベクトルzc’とN’個の受信アンテナの雑音からなる雑音ベクトルzcとは式３１の関係にあり、受信ビームフォーミング後の等価実数雑音ベクトルz’の各要素に含まれる雑音電力はN０/２である。
Figure 2023037446000032
以下では、等価実数モデルを用いて説明する。
BP検出器１４４はBPアルゴリズムの一つであるGaBPアルゴリズムを実行し、GaBPアルゴリズムはパラメータセットを使用してもよい。当該パラメータセットは、スケーリング係数、ダンピング係数、及び重み係数のうち少なくとも１つを含んでもよい。いくつかの実装では、GaBPアルゴリズムは第１のパラメータセットを用いる。第１のパラメータセットは、複数のスケーリング係数および複数のダンピング係数を含む。BP検出器１４４は、これら複数のスケーリング係数を、GaBPアルゴリズムの異なる反復でそれぞれ使用する。同様に、BP検出器１４４は、これら複数のダンピング係数をGaBPアルゴリズムの異なる反復でそれぞれ使用する。したがって、複数のスケーリング係数の総数および複数のダンピング係数の総数は、GaBPアルゴリズムの総反復回数と等しくてもよい。
他の実装では、BP検出器１４４が実行するGaBPアルゴリズムは、第２のパラメータセットを用いる。第２のパラメータセットは、複数のスケーリング係数および複数の重み係数を含む。BP検出器１４４は、これら複数のスケーリング係数を、GaBPアルゴリズムの異なる反復でそれぞれ使用する。同様にBP検出器１４４は、これら複数の重み係数をGaBPアルゴリズムの異なる反復でそれぞれ使用する。なお、後述するように、GaBPアルゴリズムは、反復ごとに複数の重み係数を使用してもよい。この場合、第２のパラメータセットは、反復ごとの重み係数のセットを含んでもよい。
第１のパラメータセット（または第２のパラメータセット）は、基地局１のメモリ１５－１及び１５－２の一方又は両方に格納される。図４、図５、図６、図７、および図８に示されるように、第１のパラメータセット（または第２のパラメータセット）は、ルックアップテーブル（Lookup Table (LUT)）１５１としてメモリ１５－２に保存されてもよい。
続いて以下では、BP検出器１４４の構成例が説明される。図９は、GaBPアルゴリズムを実行するBP検出器１４４の構成例を示している。図９を参照すると、BP検出器１４４はB個のソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－B、ビリーフ生成器１４４２、およびB個のソフトレプリカ生成器１４４３－１～１４４３－Bを含む。ソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－Bは、ビームフォーマ１４３－１または１４３－２から受信信号y’1～y’Bをそれぞれ受信する。例えば、ソフト干渉キャンセラ１４４１－１は、受信ビームフォーミング後の第１受信信号y1’を受信する。加えて第t回目の反復を行うために、ソフト干渉キャンセラ１４４１－１は、１つ前（第t-1回目）の反復で生成されたすべての送信信号のソフトレプリカxハット1,1 (t-1)～xハット1,M (t-1)を受信する。ここでxハットは、文字xに上付きの^を意味する。そして、ソフト干渉キャンセラ１４４１－１は、キャンセレーション後の受信信号y’チルダ1,1 (t)～y’チルダ1,M (t)を生成する。ここで、y’チルダは、文字y’に上付きの~を意味する。
ビリーフ生成器１４４２は、上述の第１のパラメータセット（または第２のパラメータセット）に含まれる複数のダンピング係数（または重み係数の複数のセット）をLUT１５１から読み出す。ビリーフ生成器１４４２は、キャンセル後の受信信号y’チルダ1,1 (t)～y’チルダ1,M (t)をソフト干渉キャンセラ１４４１－１から受信する。同様に、ビリーフ生成器１４４２は、他のソフト干渉キャンセラ１４４１－b（ここで、bは２からB）からも、生成されたキャンセル後の受信信号y’チルダb,1 (t)～y’チルダb,M (t)を受信する。そして、ビリーフ生成器１４４２は、第t回目の反復のためのダンピング係数（または重み係数のセット）を使用し、第１受信信号に関連付けられたビリーフr1,1 (t)～r1,M (t)を生成する。同様に、ビリーフ生成器１４４２は、残りの第２～第B受信信号に関連付けられたビリーフを生成する。
ソフトレプリカ生成器１４４３－１は上述の第１のパラメータセット（または第２のパラメータセット）に含まれる複数のスケーリング係数をLUT１５１から読み出す。ソフトレプリカ生成１４４３－１は第１受信信号に関連付けられたビリーフr1,1 (t)～r1,M (t)をビリーフ生成器１４４２から受信する。そして、ソフトレプリカ生成器１４４３－１は、第t回目の反復のためのスケーリング係数を使用し、ソフトレプリカxハット1,1 (t)～xハット1,M (t)およびソフトレプリカ電力p1,1 (t)～p1,M (t)を生成する。
総反復回数TのGaBP処理の完了後に、ビリーフ生成器１４４２は、分離されたM個の送信信号の推定値r1 (T)～rM (T)を判定および復調器１４５に供給する
以下では、ソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－B、ビリーフ生成器１４４２、およびソフトレプリカ生成器１４４３－１～１４４３－Bにより行われる処理をさらに詳細に説明する。
（１）ソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－B
初回の反復では、ソフトレプリカがまだ生成されていない。したがって、ソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－Bは、キャンセル処理を行わずに第１から第B受信信号をビリーフ生成器１４４２に供給する。２回目以降のt回目の反復では、第b受信信号に関連付けられたソフト干渉キャンセラ１４４１―bは、第b受信信号から第m送信信号以外のM-1個の送信信号成分をキャンセルし、キャンセル後の受信信号y’チルダb,m (t)を生成する。キャンセル後の受信信号y’チルダb,m (t)は以下の式３２で表される：
Figure 2023037446000033
 ここで、y’bは受信ビームフォーミング後の第b受信信号であり、h’b,jは第j送信信号と受信ビームフォーミング後の第b受信信号間のチャネル応答であり、xハットb,j (t-1)は第(t-1)回目の反復処理で得られた第j送信信号のソフトレプリカである。上述したように、基地局１は、無線端末２から送信される参照信号を用いてチャネル応答を推定できる。キャンセル処理後の受信信号y’チルダb,m (t)は、ビリーフ生成器１４４２に供給される。
（２）ビリーフ生成器１４４２
ビリーフ生成器１４４２は、キャンセル処理後の受信信号を用いてビリーフを生成する。まず、ビリーフ生成器１４４２は、第b受信信号y’bに対するキャンセル処理後の受信信号y’チルダb,m (t)を用いて以下の式３３で表される処理を行い、これにより第t回目の反復における送信信号成分sb,m (t)を得る。
Figure 2023037446000034
 ここで、ψb,m (t)はキャンセル処理における残留干渉雑音電力である。残留干渉雑音電力ψb,m (t)は、式３４及び３５に従って得られる：
Figure 2023037446000035
Figure 2023037446000036
 ここで、pb,j (t-1)はソフトレプリカ電力である。上述したように、ソフトレプリカ電力は、ソフトレプリカ生成器１４４３－１～１４４３－Bによって生成される。
送信信号成分sb,m (t)に含まれる真の送信信号xmに対する等化利得ωb,m (t)は式３６で表され、スケーリング処理を行う際の規格化のために使用される：
Figure 2023037446000037
ここで、式３３および３６は、大システムを仮定してキャンセル処理における残留干渉雑音成分をガウス近似することで求められる。そのため、残留干渉成分に含まれる送信信号数が少ない場合には、ガウス近似の精度が劣化し、ビリーフの精度が劣化する。このことから、ビームフォーミング後のチャネル行列H’cの各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むことが望まれる。
次に、ビリーフ生成器１４４２は、送信信号成分sb,m (t)を用いてビリーフrb,m (t)を生成する。ビリーフ生成器１４４２は、ダンピング処理またはノード選択処理を用いる。まず、ダンピング処理について説明する。ダンピング処理は、式３７に示すようにダンピング係数η(t)を用いて１つ前の第(t-1)回目の反復で得られた送信信号成分と現在の第t回目の反復で得られた送信信号成分とを重み付け平均する：
Figure 2023037446000038
 ここで、s’b,m (t)はダンピング処理後の送信信号成分である。このダンピング処理により、s’b,m (t)に含まれる等価利得は次の式３８で表される：
Figure 2023037446000039
次に、ノード選択処理について説明する。ノード選択処理は、式３９に従って、直近K回分の反復における各ビーム領域の受信信号に関連する送信信号成分を合成したs’b,m (t)を得る：
Figure 2023037446000040
 ここで、ηi,t-k (t)は、t回目の反復において送信信号成分si,m (t-k)の反映度を表す重み係数である。既存のノード選択処理では重み係数ηi,t-k (t)の値は０または１であり、ノードi（観測ノード、ビームフォーミング後の受信信号）を考慮するか否かの二者択一であった。これとは対照的に、式３９は、０から１までの間の実数値（０以上かつ１以下の実数値）を取る重み係数ηi,t-k (t)を用いる。これにより、重み係数ηi,t-k (t)は、i番目のビーム領域の受信信号y’iに関連する送信信号成分si,m (t-k)の反映度を細かく調整できる。式３９でK=tとした場合には、過去すべての反復で得られた送信信号成分が考慮される。
重み係数ηi,t-k (t)を用いて、s’b,m (t)に含まれる等化利得は式４０で表される：
Figure 2023037446000041
ビリーフ生成器１４４２は、いずれかの処理によって得られたs’b,m (t)をω’b,m (t)で規格化し、規格化後のビリーフrb,m (t)を生成し、これをソフトレプリカ生成器１４４３－１～１４４３－Bに供給する。規格化後のビリーフrb,m (t)は以下の式４１で表される：
Figure 2023037446000042
（３）ソフトレプリカ生成器１４４３－１～１４４３－B
ソフトレプリカ生成器１４４３－１～１４４３－Bは、スケーリング係数a(t)によってビリーフrb,m (t)をスケーリングし、以下の式４２及び４３に従ってソフトレプリカxハットb,m (t)およびソフトレプリカ電力pb,m (t)を生成する：
Figure 2023037446000043
Figure 2023037446000044
 ここでEs maxは送信信号が取り得る最大のPAMシンボルの電力であり、s’はPAM変調の判定閾値である。Es maxは以下の式４４で表される：
Figure 2023037446000045
判定閾値s’は、判定閾値の集合SQのいずれかの値を取ることができる。集合SQは、QPSKの場合には{0}であり、16QAMの場合には{0, +2c, -2c}である。tanh関数は、ハイパボリックタンジェント関数である。これらの式は、判定閾値s’の周辺におけるビリーフ情報を合成することによって、ソフトレプリカxハットb,m (t)およびソフトレプリカ電力pb,m (t)が生成されることを表している。
（４）BP検出器１４４の出力
T回の反復が終了すると、ビリーフ生成器は、分離されたM個の送信信号の推定値rm (T)を判定および復調器１４５に供給する。推定値rm (T)は以下の式４５で表される：
Figure 2023037446000046
図１０は、第１のパラメータセット、つまりスケーリング係数とダンピング係数のセットの一例を示している。これらのパラメータは、LUT１５１としてメモリ１５－２に格納されてもよい。図１０に示されたテーブルは、３つの値（i.e., ３、８、および１６）の総GaBP反復回数Tのためのパラメータを格納している。この場合、基地局１のプロセッサ１４－２（e.g., BP検出器１４４）は、設定された（または選択された）反復回数Tに対応するパラメータのサブセットをGaBPアルゴリズムにおいて使用してもよい。反復回数Tのためのパラメータは、反復ごとのスケーリング係数aT (t)およびダンピング係数ηT (t)を含む。これらのパラメータの下付き添え字は総反復回数を表す。例えば総反復回数Tが３である場合、パラメータは第１回反復のためのスケーリング係数a3 (1)およびダンピング係数η3 (1)のセット、第２回反復のためのスケーリング係数a3 (2)及びダンピング係数η3 (2)のセット、並びに第３回反復のためのスケーリング係数a3 (3)及びダンピング係数η3 (3)のセットを含む。
図１１は、第２のパラメータセット、つまりスケーリング係数と重み係数の組み合わせの一例を示している。図１０のそれと同様に、図１１に示されたテーブルは、総GaBP反復回数Tが３，８，および１６であるときのパラメータを格納している。反復回数Tのためのパラメータは、反復ごとのスケーリング係数aT (t)と、重み係数のセット{ηT,t-k (t)}とを含む。
図１０および図１１に示された例は一例である。例えば、BP検出器１４４は固定された１つの値の総反復回数でのみ動作されてもよい。この場合、この値の総反復回数のためのパラメータのみが基地局１に供給されてもよい。これに代えて、４以上の値の総反復回数のためのパラメータが基地局１に供給されてもよい。
図１２は基地局１の動作の一例を示している。ステップ４１では、DU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., チャネル推定器１４１) は、RFトランシーバ１３を介してアンテナにより受信された参照信号を受信する。ステップ４２では、DU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., ビームフォーミングウェイト生成器１４２) は、推定されたN’×M’のチャネル行列HcをN’×B’の行列WとB’×M’の行列H’cとに分解し、行列Wをビームフォーミングウェイトとする。ここで、ウェイト行列Wは受信ビームフォーミング後の受信信号ベクトルの各要素に対応する各列が直交する行列であり、行列H’cは各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含む行列でなければならない。
ステップ４３では、RU１１－１内のプロセッサ１４－１ (e.g., ビームフォーマ１４３－１) は、RFトランシーバ１３を介してアンテナにより受信されたデータ信号を受信し、生成されたビームフォーミングウェイトWを用いて受信ビームフォーミングを行い、ビームフォームされた信号をDU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., BP検出器１４４) へフロントホールを介して伝送する。DU１１－２内のプロセッサ１４－２（e.g., ビームフォーマ１４３－２）は受信ビームフォーミングを行ってもよい。この場合、プロセッサ１４－１および１４－２はそれぞれビームフォーミングウェイトW1およびW2を用いて受信ビームフォーミングを行う。
ステップ４４では、DU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., BP検出器１４４) は、ビームフォームされた信号に対してGaBPアルゴリズムを行い、分離されたM個の送信信号の推定値r1～rMを生成する。一例では、DU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., BP検出器１４４) は、スケーリング係数およびダンピング係数（またはスケーリング係数および重み係数）をメモリ１５－２から呼び出してもよい。そして、DU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., BP検出器１４４) は、スケーリング係数およびダンピング係数（またはスケーリング係数および重み係数）を用いてGaBPアルゴリズムを行い、分離されたM個の送信信号の推定値r1～rMを生成してもよい。DU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., BP検出器１４４) は、スケーリング係数およびダンピング係数（またはスケーリング係数および重み係数）を反復ごとに更新しながらGaBPアルゴリズムを行ってもよい。その後に、DU１１－２内のプロセッサ１４－２ (e.g., 判定および復調器) は、推定値r1～rMに基づいて、すべてのM’ユーザの送信信号にデコードする。
本実施形態は、以下の効果をもたらすことができる。第１に、本実施形態では、基地局１は、上述したウェイト行列Wを用いて受信ビームフォーミングする。これにより、フロントホールで伝送される受信信号数が削減され、所要フロントホール帯域を削減できる。第２に、受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列が各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含む正方行列であるため、BPアルゴリズムで生成される複数のビリーフ間の精度のばらつきが抑えられる。これは、全ての受信信号に対してビリーフを同時に更新することを可能にし、処理時間を削減できる。
また、本実施形態においてGaBPアルゴリズムが用いられる場合に以下の効果が得られる。GaBPアルゴリズムは白色雑音を前提としているため、ウェイト行列Wの各列が直交することで受信ビームフォーミング後の雑音が白色となることにより、GaBPアルゴリズムによる検出が可能となる。
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態では、第１の実施形態に加えてBP検出器１４４は初期値生成器 (initial value generator) １４４４を含む。図１３は第２の実施形態におけるBP検出器１４４の構成例を示している。図１３によると、初期値生成器１４４４は、ソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－Bおよびビリーフ生成器１４４２と結合され、ソフト干渉キャンセラへソフトレプリカxハットb,m (0)およびビリーフ生成器へソフトレプリカ電力pb,m (0)を供給する。ソフトレプリカxハットb,m (0)およびソフトレプリカ電力pb,m (0)は、ビームフォーマ１４３－１または１４３－２から供給された受信ビームフォーミング後の受信信号ベクトルy’から生成される。図７および図８に示すように、DU１１－２内のプロセッサ１４－２がビームフォーマ１４３－２を含んでもよい。この場合、初期値生成器１４４４は、式４６に示すRU１１－１内のプロセッサ１４－１内のビームフォーマ１４３－１から供給された受信信号ベクトルy’RUを用いて、ソフトレプリカxハットb,m (0)およびソフトレプリカ電力pb,m (0)を生成してもよい。
Figure 2023037446000047
ソフトレプリカxハットb,m (0)およびソフトレプリカ電力pb,m (0)は、B’×M’の初期値生成行列Winitを用いて生成される。ソフトレプリカxハットb,m (0)およびソフトレプリカ電力pb,m (0)は、初期値生成行列Winitのエルミート共役と受信ビームフォーミング後の受信信号ベクトル（y’またはy’RU）との積に対する軟判定値であってもよい。ここで、ソフトレプリカxb,m (0)およびソフトレプリカ電力pb,m (0)は等価実数モデルで表される。繰り返し１回目のソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－Bは、初期値生成器１４４４から供給されたソフトレプリカxハットb,m (0)を用いて干渉キャンセルを行う。また、繰り返し１回目のビリーフ生成器は、初期値生成器１４４４から供給されたソフトレプリカ電力およびソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－Bから供給されたキャンセル後の受信信号y’チルダb,m (1)を用いてビリーフを生成する。
初期値生成器１４４４の実装例として、以下に詳細に説明される第１～４の実装例が考えられる。第１の実装例では、ビームフォーマ１４３－１または１４３－２が、ビームフォームされた受信信号ベクトルy’を初期値生成器１４４４に供給する。第２～４の実装例では、DU１１－２内のプロセッサ１４－２がビームフォーマ１４３－２を含み、ビームフォーマ１４３－１が受信信号ベクトルy’RUを初期値生成器１４４４に供給する。実装例１～３はB’がM’と等しい場合の実装例であり、実装例４はB’がN’-1以下M’以上の任意の整数である場合の実装例である。
第１の実装例では、初期値生成行列Winitは式４７に示される行列である。
Figure 2023037446000048
 ここで、行列Wはビームフォーミングウェイト生成器１４２で生成されたウェイト行列であり、各列が直交する行列である。行列Wは、限定されないが例えば、チャネル行列をQR分解して生成された行列QとDFT行列との積、又はチャネル行列を特異値分解して生成された行列Uとユニタリ行列との積であってもよい。
第２の実装例では、初期値生成行列Winitは式４８に示される行列である。
Figure 2023037446000049
 ここで、行列W1はRU１１－１内のプロセッサ１４－１に含まれるビームフォーマ１４３－１で用いられるサブ・ウェイト行列である。第１の実装例のウェイト行列Wとは異なり、サブ・ウェイト行列W1は各列が直交する行列に限られない。サブ・ウェイト行列W1は、限定されないが例えば、チャネル行列、チャネル行列をQR分解して生成された行列Q、又はチャネル行列を特異値分解して生成された左特異ベクトルからなる行列Uであってもよい。このとき、DU１１－２内のプロセッサ１４－２に含まれるビームフォーマ１４３－２で用いられるサブ・ウェイト行列W2は、式４９で示すサブ・ウェイト行列W1のグラム行列の-1/2乗が用いられる。このようなサブ・ウェイト行列W2を用いることで、W1とW2と積は各列が直交するN’×M’の行列となる。また、行列Qや行列Uなどの各列が直交する行列を用いる場合には、サブ・ウェイト行列W2はM’次のユニタリ行列であってもよい。すると、ビームフォーマ１４３－２からBP検出器１４４に供給される受信信号に含まれる雑音は白色となる。
Figure 2023037446000050
本実装例において、チャネル行列を特異値分解して生成された左特異ベクトルからなる行列Uがサブ・ウェイト行列W1として用いられる場合、初期値生成行列Winitのエルミート共役は、式５０に示すように、右特異ベクトルからなる行列Vと特異値からなる行列Σの逆行列との積となる。
Figure 2023037446000051
 ここで、行列Σは対角行列であるため、逆行列は各行列要素の逆数からなる対角行列である。そのため、初期値生成行列は、逆行列演算を用いることなく生成されることができる。
チャネル行列をQR分解して生成された行列Qがサブ・ウェイト行列W1として用いられる場合、初期値生成行列Winitのエルミート共役は、式５１に示すように、上三角行列Rの逆行列となる。
Figure 2023037446000052
 ここで、上三角行列Rの逆行列は、後退代入により通常の逆行列演算よりも少ない演算量で求めることができる。
サブ・ウェイト行列W1としてチャネル行列を用いる場合、初期値生成行列Winitのエルミート共役およびサブ・ウェイト行列W2は、式５２及び５３に示すように、それぞれチャネル行列のグラム行列の逆数およびチャネル行列のグラム行列の-1/2乗となる。
Figure 2023037446000053
Figure 2023037446000054
 ここで、式５３に示すように、チャネル行列の-1/2乗は、逆行列と行列の平方根とで求められる。すると、チャネル行列のグラム行列の逆行列が初期値生成行列Winitおよびサブ・ウェイト行列W2の両方で用いられる。このため、一度の逆行列演算により、初期値生成行列Winitのエルミート共役およびサブ・ウェイト行列W2の生成に用いる逆行列を生成できる。そのため、初期値生成行列Winitを得るための逆行列演算の回数を削減することができる。
第３の実装例では、サブ・ウェイト行列W1はZero Forcing (ZF) ウェイトであり、初期値生成行列Winitは単位行列である。サブ・ウェイト行列W1はMMSEウェイトであってもよい。このとき、DU１１－２内のプロセッサ１４－２に含まれるビームフォーマ１４３－２は、サブ・ウェイト行列W2として式４９に示す行列を用いる。
第４の実装例では、初期値生成行列Winitは式５４に示す行列である。
Figure 2023037446000055
 このとき、初期値生成行列WinitはB’×M’のZFウェイトである。また、初期値生成行列としてMMSEウェイトを用いることもできる。
初期値生成器１４４４の実装は、これらの実装例に限られない。
図１４は初期値生成器１４４４の動作の一例を示している。ステップ５１では、初期値生成器１４４４は、ビームフォーマ１４３－１または１４３－２から受信ビームフォーミング後の受信信号を受信する。ステップ５２では、初期値生成器１４４４は、受信ビームフォーミング後の受信信号に基づいてソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力を生成する。ソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力は、初期値生成行列と受信ビームフォーミング後の受信信号との積の軟判定値であってもよい。ステップ５３では、初期値生成器１４４４は、生成されたソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力をそれぞれBPアルゴリズムの一つであるGaBPアルゴリズムの繰り返し1回目のソフト干渉キャンセラおよびビリーフ生成器へ供給する。
本実施形態は、以下の効果をもたらすことができる。第１に、本実施形態では、受信ビームフォーミング後の受信信号を用いて、初期値生成器１４４４がソフトレプリカxハットb,m (0)およびソフトレプリカ電力pb,m (0)を生成し、繰り返し1回目のビリーフ生成を行う。DUでは受信ビームフォーミング後の受信信号のみを用いるため、RUからDUに対して受信ビームフォーミング後の受信信号を伝送すればよいので所要フロントホール帯域を削減することができる。第２に、初期値生成器１４４４は、GaBPアルゴリズムの繰り返し1回目のために精度の良いビリーフを生成できる。したがって、基地局１は、少ない繰り返し回数のGaBPアルゴリズムで高精度な検出ができる。
また、本実施形態においてGaBPアルゴリズムが用いられる場合に以下の効果が得られる。ビームフォーマ１４３－１または１４３－２からソフト干渉キャンセラ１４４１－１～１４４１－Bに供給される受信信号に含まれる雑音が白色雑音であることで、GaBPアルゴリズムの性能劣化を避けることができる。
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態では、基地局１は、第１の実施形態または第２の実施形態の構成に加えてパラメータ学習器１７を有する。パラメータ学習器１７はプロセッサ１４－２に含まれてもよい。パラメータ学習器１７は、深層展開 (deep unfolding) を用いて第１のパラメータセット（または第２のパラメータセット）を一緒に学習し、一緒に学習されたパラメータセットを出力する。出力されたパラメータセットはメモリ１５－２内に格納されてもよい。
図１５は、BPアルゴリズムの一例であるGaBPアルゴリズムに基づくマルチユーザ検出のための深層展開を示す概念図である。深層展開は、反復型のアルゴリズムを反復方向に展開し、得られた処理フローグラフを深層ニューラルネットワーク (Deep Neural Network (DNN)) と見なし、深層学習のスキームを適用する手法である。BP検出器１４４で実行されるGaBPアルゴリズムを反復方向に展開すると、図１５に示すGaBPネットワークが与えられる。各GaBP反復はDNNの１つの層に対応する。これにより、GaBPネットワークに含まれるパラメータの学習が可能となる。具体的には、学習（訓練）可能なパラメータは、各反復（各層）のスケーリング係数a(t)およびダンピング係数η(t)（または各反復（各層）のスケーリング係数a(t)および重み係数のセット{ηi,t-k (t)}）である。例えば、学習は勾配法に基づいて行われ、パラメータは設定したコストが小さくなる方向に一緒に調整される。
図１６は、パラメータ学習器１７の一例を示している。学習データセット１７１は、送信信号データセット１７１１および受信ビームフォーミング後の受信信号データセット１７１２を含む。送信信号データセット１７１１はランダムに生成されてもよい。複数の受信アンテナで受信される受信信号データセットは、送信信号データセット１７１１に対応し、送信信号データセット１７１１および与えられたチャネル行列を用いて生成される。チャネル行列は、ランダムに生成されてもよいし、3rd Generation Partnership Project (3GPP) 仕様書などに規定された伝搬路モデルに基づいて生成されてもよい。これに代えて、チャネル行列は、基地局１が設置される実環境での測定結果に基づいて生成されてもよい。受信ビームフォーミング後の受信信号データセット１７１２は、基地局１において用いられる受信ビームフォーミングと同じ実装により、複数の受信アンテナで受信される複数の受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことで生成される。具体的な受信ビームフォーミングの実装としては、第１の実施形態に記載した方法を用いることができる。
パラメータ学習システム１７２は、BP検出器モジュール１７２１および学習モジュール１７２２を含む。BP検出器モジュール１７２１は、第１の実施形態または第２の実施形態に記載の基地局１のプロセッサ１４－２またはBP検出器１４４をエミュレートする。BP検出器モジュール１７２１は、基地局１に実装されるBPアルゴリズムを実行することができる。学習モジュール１７２２は、学習データセット１７１を用いてBP検出器モジュール１７２１を訓練する。学習モジュール１７２２は、１またはそれ以上の深層学習アルゴリズムを適用してもよい。
一例では、学習モジュール１７２２は、勾配法に従う更新アルゴリズムを用いてもよい。使用される勾配法の更新アルゴリズムは、例えば、Adaptive moment estimation (Adam) optimizerアルゴリズムであってもよい。加えて、学習モジュール１７２２は、ミニバッチ学習を用いてもよい。学習回数は訓練データに対する過学習を考慮して適切な回数とされればよい。学習率の更新のために、学習回数に対して徐々に更新幅を狭めるStepアルゴリズムが利用されてもよい。コスト関数は、平均二乗誤差 (Mean Square Error (MSE)) であってもよい。
学習モジュール１７２２は、深層学習により一緒に学習されたパラメータセット１７３を出力する。一緒に学習されたパラメータセット１７３は、複数のスケーリング係数および複数のダンピング係数（または複数のスケーリング係数および複数の重み係数）を含む。出力されたパラメータセット１７３は図８および図９と同様にLUT１５１としてメモリ１５－２に格納されてもよい。
パラメータ学習器１７は、図１７に示されるようなコンピュータシステムであってもよい。図１７は、コンピュータシステムの構成例を示している。コンピュータシステムは、命令のセットを含むコンピュータプログラムを実行し、これにより例えばパラメータ学習器１７のための方法を行うことができる。パラメータ学習器１７は、スタンドアロンなコンピュータであってもよいし、ネットワーク化 (networked) された１またはそれ以上のコンピュータを含んでもよい。コンピュータシステムでは、サーバークライアント環境におけるサーバもしくはクライアントまたは両方であってもよい。コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、またはスマートフォンであってもよい。
図１７の例では、コンピュータシステムは、１またはそれ以上のプロセッサ６１、メモリ６２、およびマスストレージ６３を含み、これらはバス６７を介して互いに通信する。１またはそれ以上のプロセッサ６１は、例えば、Central Processing Unit (CPU) もしくはGraphics Processing Unit (GPU) または両方を含んでもよい。コンピュータシステムは、１又はそれ以上の出力デバイス６４、１またはそれ以上の入力デバイス６５、および１又はそれ以上の周辺機器 (Peripherals) ６６といった他のデバイスを含んでもよい。１またはそれ以上の出力デバイス６４は、例えば、映像ディスプレイ、スピーカを含む。１またはそれ以上の入力デバイス６５は、例えば、キーボード、マウス、キーパッド、タッチパッド、もしくはタッチスクリーン、またはこれらの任意の組み合わせを含む。１またはそれ以上の周辺機器６６は、プリンタ、モデム、もしくはネットワークアダプタ、またはこれらの任意の組み合わせを含む。
メモリ６２およびマスストレージ６３の一方または両方は、１またはそれ以上の命令セットを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体を含む。これらの命令は、部分的にまたは完全にプロセッサ内のメモリ６２に配置されてもよい。これらの命令は、プロセッサ６１において実行されたときに、例えば図１８に示されるプロセスを行うことをプロセッサ６１に引き起こす。
図１８は、パラメータ学習器１７の動作の一例を示している。この例では、BPアルゴリズムとしてGaBPアルゴリズムが用いられる。ステップ７１では、パラメータ学習システム１７２は、学習データセット１７１を受信する。ここで、学習データセット１７１は、送信信号１７１１と基地局１で実装されるビームフォーミングウェイトによる受信ビームフォーミング後の受信信号１７１２を含む。ステップ７２では、パラメータ学習システム１７２は、スケーリング係数およびダンピング係数を使用するGaBPアルゴリズムを学習データセット１７１において実行し、深層学習技術を用いてGaBPアルゴリズムを訓練する。訓練可能なパラメータは、スケーリング係数およびダンピング係数である。ステップ７３では、パラメータ学習システム１７２は、訓練されたスケーリング係数およびダンピング係数１７３をメモリ（e.g. メモリ１５－２）に格納する。
これに代えて、ステップ７２では、パラメータ学習システム１７２は、スケーリング係数および重み係数を使用するGaBPアルゴリズムを学習データセット１７１において実行してもよい。訓練可能なパラメータは、スケーリング係数および重み係数である。この場合、ステップ５３では、パラメータ学習システム１７２は、訓練されたスケーリング係数および重み係数１７３をメモリ（e.g. メモリ１５－２）に格納する。
図１９は、本実施形態にかかる受信ビームフォーミングを行った後のGaBP検出器と既存の受信ビームフォーミングを行わないlinear Minimum Mean Square Error (MMSE) 検出器やGaBP検出器との間のビット誤り率 (Bit Error Rate (BER)) 性能の比較を示している。既存手法では、受信ビームフォーミングは行われない。これらは、端末数をM’、受信アンテナ素子数をN’とし、(N’, M’) = (64, 16) のマルチユーザMIMO構成についてのシミュレーション結果である。なお、本実施形態および既存手法のGaBP検出器の総反復回数 (T) は３２とし、誤り訂正符号として符号化率が約0.6のLow-Density Parity-Check (LDPC)符号が用いられる。グラフ８１は、第１の実施形態の第１の実装例として説明されたQ行列とユニタリ行列の積を用いて受信ビームフォーミングした後に、学習したスケーリング係数および重み係数のパラメータセットを用いるGaBP検出器のBERを示している。ここでは、ユニタリ行列はDFT行列とした。グラフ８２は、比較例であり、受信ビームフォーミングを行わない場合の、学習したスケーリング係数および重み係数のパラメータセットを用いるGaBP検出器のBERを示している。グラフ８３は、比較例であり、受信ビームフォーミングを行わない場合の、MMSE検出器のBERを示している。これによると、本実施形態のGaBP検出器は既存手法のGaBP検出器から劣化せずに所要フロントホール帯域の削減ができることが確認できる。また、本実施形態のGaBP検出器は既存手法のMMSE検出器と比較して、BER=10-3において約５dB以上の改善がみられる。
本実施形態では、深層展開により第１のパラメータセットまたは第２のパラメータセットを受信ビームフォーミング後の受信信号を用いて学習することで、受信ビームフォーミングおよびBP検出器１４４の特性を考慮した準最適なパラメータ値を用いてBP検出器１４４によりマルチユーザ検出を行うことができる。このことより、BP検出器１４４の検出特性を向上させることができる。
＜その他の実施形態＞
上述されたように、いくつかの実装では、基地局１が有するプロセッサ１４－１および１４－２は、本実施形態で説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む１または複数のプログラムを実行する。加えて、パラメータ学習器１７は、深層学習をコンピュータに行わせるための命令群を含む１または複数のプログラムを実行する。プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disk（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
第１及び第２の実施形態においてGaBPアルゴリズムに使用されるパラメータセット（e.g., スケーリング係数、ダンピング係数、及び重み係数のうち少なくとも１つ）は、深層学習で得られたものでなくてもよい。幾つかの実装では、反復毎のスケーリング係数は、全ての反復で同じ値であってもよい。さらに又はこれに代えて、反復毎のダンピング係数は、全ての反復で同じ値であってもよい。さらに又はこれに代えて、反復毎の重み係数のセットは、受信アンテナのサブセットの周期的な選択パターンに従ってもよい。この場合、重み係数のとり得る値は、０又は１であってもよい。
上述した実施形態は本件発明者により得られた技術思想の適用に関する例に過ぎない、すなわち、当該技術思想は、上述した実施形態にのみに限定されるものではなく、種々の変更が可能であることは勿論である。
例えば、上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
無線受信装置であって、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成された少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器と、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うよう構成された第１のビームフォーマと、
前記第１のビームフォーマから出力され且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行するよう構成されたBP検出器と、
を備える無線受信装置。
（付記２）
前記フロントホールを介して接続されたRadio Unit (RU) およびDistributed Unit (DU) を備え、
前記第1のビームフォーマが前記RUに含まれ、
前記BP検出器が前記DUに含まれ、
前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器が前記RUおよび前記DUの少なくとも一方に含まれる、
付記１に記載の無線受信装置。
（付記３）
前記受信ビームフォーミングは、前記ウェイト行列Wのエルミート共役または前記サブ・ウェイト行列W1のエルミート共役と前記N’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルとの積を取ることを含む、
付記１又は２に記載の無線受信装置。
（付記４）
第２のビームフォーマをさらに備え、
前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、それらの積が前記ウェイト行列Wに等しい前記サブ・ウェイト行列W1とB’×B’のサブ・ウェイト行列W2の組み合わせを生成し、前記サブ・ウェイト行列W1を前記第１のビームフォーマへ供給し、前記サブ・ウェイト行列W2を第２のビームフォーマへ供給するよう構成され、
前記第１のビームフォーマは、前記サブ・ウェイト行列W1のエルミート共役と前記N’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルとの積を取ることで受信ビームフォーミングを行うよう構成され、
前記第２のビームフォーマは、前記サブ・ウェイト行列W2のエルミート共役と前記第１のビームフォーマから出力されて前記フロントホールを介して伝送された信号との積を取ることで受信ビームフォーミングを行い、ビームフォームされた信号を前記BP検出器へ供給するよう構成され、
前記BP検出器は、前記第２のビームフォーマから供給される信号に対して前記BPアルゴリズムを実行するよう構成される、
付記１～３のいずれか１項に記載の無線受信装置。
（付記５）
前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、前記N’×M’のチャネル行列をK個のN’k×M’の部分行列に分け、N’kとM’のうち小さい値をB’kとして各部分行列を各列が直交するN’k×B’kの行列Wkと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’k×M’の行列とに分解し、前記行列Wkを対角成分に持つブロック対角行列を前記ウェイト行列Wとして出力するよう構成される、
付記１～４のいずれか1項に記載の無線受信装置。
（付記６）
前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、前記N’×M’のチャネル行列をQR分解することで得られるN’×M’のQ行列とM’次ユニタリ行列との積を前記ウェイト行列Wとして出力する、又は前記Q行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記M’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力するよう構成される、
付記１～４のいずれか１項に記載の無線受信装置。
（付記７）
前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、前記N’×M’のチャネル行列を特異値分解することで得られる左特異ベクトルからなるN’×M’の行列、若しくは前記N’×M’の行列とM’次ユニタリ行列との積を、前記ウェイト行列Wとして出力する、又は前記N’×M’の行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記M’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力するよう構成される、
付記１～４のいずれか１項に記載の無線受信装置。
（付記８）
前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、
（ａ）前記N’×M’のチャネル行列と前記N’×M’のチャネル行列のグラム行列の-1/2乗との積、若しくは前記N’×M’のチャネル行列と前記N’×M’のチャネル行列のグラム行列の-1/2乗とM’次ユニタリ行列との積を前記ウェイト行列Wとして出力する、
（ｂ）前記チャネル行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記グラム行列の-1/2乗をサブ・ウェイト行列W2として出力する、
（ｃ）前記チャネル行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記グラム行列の-1/2乗とM’次ユニタリ行列との積をサブ・ウェイト行列W2として出力する、または
（ｄ）前記チャネル行列と前記グラム行列の-1/2乗との積を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つM’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力する、よう構成される、
付記１～４のいずれか１項に記載の無線受信装置。
（付記９）
複数のスケーリング係数および複数のダンピング係数を含む第１のパラメータセットまたは複数のスケーリング係数および複数の重み係数を含む第２のパラメータセットを格納するよう構成された少なくとも１つのメモリをさらに備え、
前記BP検出器は、前記第１のパラメータセットまたは前記第２のパラメータセットを用いて Gaussian Belief Propagation (GaBP) アルゴリズムを実行するよう構成され、
前記BP検出器は、
第t-1回目の反復で生成された第m’送信信号を除くすべての送信信号のレプリカを用いて、前記第m’送信信号の成分を除く前記すべての送信信号の成分を複数の受信信号のうちの第m受信信号から減算し、これよりキャンセレーション後の第m受信信号を生成するよう構成されたソフト干渉キャンセラと、
前記ダンピング係数または前記重み係数と前記キャンセレーション後の第m受信信号とに少なくとも基づいて、前記第m受信信号に関連付けられたビリーフを生成するよう構成されたビリーフ生成器と、
前記スケーリング係数と前記ビリーフとに少なくとも基づいて、第t回目の反復における前記第m’送信信号のレプリカを生成するよう構成されたソフトレプリカ生成器と、を備える、
付記１～８のいずれか１項に記載の無線受信装置。
（付記１０）
前記第１のパラメータセット及び前記第２のパラメータセットの少なくとも一方は、受信ビームフォーミングされた受信信号および送信信号に基づいて深層学習技術を用いて一緒に学習されたパラメータを含む、
付記９に記載の無線受信装置。
（付記１１）
前記BP検出器は、初期値生成器を含み、
前記初期値生成器は、ソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力としてB’×M’の初期値生成行列のエルミート共役と前記第１のビームフォーマから供給された受信ビームフォーミング後の受信信号との積に対する軟判定値を生成し、前記BP検出器で実行されるBPアルゴリズムの繰り返し1回目の処理へソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力を供給するよう構成される、
付記１～１０のいずれか１項に記載の無線受信装置。
（付記１２）
前記初期値生成行列が受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列H’cのエルミート共役と前記行列H’cの積の逆行列と前記行列H’cのエルミート共役の積である、
付記１１に記載の無線受信装置。
（付記１３）
前記サブ・ウェイト行列W1が前記N’×M’のチャネル行列を特異値分解することで得られる左特異ベクトルからなるN’×M’の行列であり、
前記サブ・ウェイト行列W2が任意のM’次ユニタリ行列であり、
前記初期値生成行列が前記特異値分解で得られる特異値の逆数が対角成分であるM’次対角行列と、右特異ベクトルからなるM’次正方行列のエルミート共役と、の積である、
付記４を直接的又は間接的に引用する付記１１に記載の無線受信装置。
（付記１４）
前記サブ・ウェイト行列W1が前記N’×M’のチャネル行列であり、
前記サブ・ウェイト行列W2が前記チャネル行列のエルミート共役と前記チャネル行列との積の-1/2乗であり、
前記初期値生成行列が前記チャネル行列のエルミート共役と前記チャネル行列との積の逆行列である、
付記４を直接的又は間接的に引用する付記１１に記載の無線受信装置。
（付記１５）
無線受信装置により行われる方法であって、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列に分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する第１の受信ビームフォーミングを行うこと、および、
前記第１の受信ビームフォーミングが行われ且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP)アルゴリズムを実行すること、
を備える方法。
（付記１６）
前記第１の受信ビームフォーミングを行うことは、Radio Unit (RU)において前記第１の受信ビームフォーミングを行うことを含み、
前記BPアルゴリズムを実行することは、前記フロントホールを介して前記RUに結合されたDistributed Unit (DU)において前記BPアルゴリズムを実行することを含む、
付記１５に記載の方法。
（付記１７）
前記第１の受信ビームフォーミングは、前記ウェイト行列Wのエルミート共役または前記サブ・ウェイト行列W1のエルミート共役と前記N’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルとの積を取ることを含む、
付記１５又は１６に記載の方法。
（付記１８）
第２の受信ビームフォーミングを行うことをさらに備え、
前記生成することは、それらの積が前記ウェイト行列Wに等しい前記サブ・ウェイト行列W1とB’×B’のサブ・ウェイト行列W2の組み合わせを生成することを含み、
前記第１の受信ビームフォーミングを行うことは、前記サブ・ウェイト行列W1のエルミート共役と前記N’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルとの積を取ることを含み、
前記第２の受信ビームフォーミングを行うことは、前記サブ・ウェイト行列W2のエルミート共役と前記第１の受信ビームフォーミングにより生成された信号ベクトルとの積を取ることを含み、
前記BPアルゴリズムを実行することは、前記第２の受信ビームフォーミングにより得られた信号に対して前記BPアルゴリズムを実行することを含む、
付記１５～１７のいずれか１項に記載の方法。
（付記１９）
前記生成することは、前記N’×M’のチャネル行列をK個のN’k×M’の部分行列に分け、N’kとM’のうち小さい値をB’kとして各部分行列を各列が直交するN’k×B’kの行列Wkと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’k×M’の行列とに分解し、前記行列Wkを対角成分に持つブロック対角行列を前記ウェイト行列Wとして出力することを含む、
付記１５～１８のいずれか１項に記載の方法。
（付記２０）
前記生成することは、前記N’×M’のチャネル行列をQR分解することで得られるN’×M’のQ行列とM’次ユニタリ行列との積を前記ウェイト行列Wとして出力すること、又は前記Q行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記M’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力することを含む、
付記１５～１８のいずれか１項に記載の方法。
（付記２１）
前記生成することは、前記N’×M’チャネル行列を特異値分解することで得られる左特異ベクトルからなるN’×M’の行列、若しくは前記N’×M’の行列とM’次ユニタリ行列との積を、前記ウェイト行列Wとして出力すること、又は前記N’×M’の行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記M’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力することを含む、
付記１５～１８のいずれか１項に記載の方法。
（付記２２）
前記生成することは、
（ａ）前記N’×M’のチャネル行列と前記N’×M’のチャネル行列のグラム行列の-1/2乗との積を前記ウェイト行列Wとして出力すること、
（ｂ）前記チャネル行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記グラム行列の-1/2乗をサブ・ウェイト行列W2として出力すること、
（ｃ）前記チャネル行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記グラム行列の-1/2乗とM’次ユニタリ行列との積をサブ・ウェイト行列W2として出力すること、または
（ｄ）前記チャネル行列と前記グラム行列の-1/2乗との積を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つM’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力すること、を含む、
付記１５～１８のいずれか１項に記載の方法。
（付記２３）
前記BPアルゴリズムを実行することは、
複数のスケーリング係数および複数のダンピング係数を含む第１のパラメータセットまたは複数のスケーリング係数および複数の重み係数を含む第２のパラメータセットをメモリから読み出すこと、及び
前記第１のパラメータセットまたは前記第２のパラメータセットを用いてGaBPアルゴリズムを実行すること、を含む、
付記１５～２２のいずれか１項に記載の方法。
（付記２４）
前記第１のパラメータセット及び前記第２のパラメータセットの少なくとも一方は、受信ビームフォーミングされた受信信号および送信信号に基づいて深層学習技術を用いて一緒に学習されたパラメータを含む、
付記２３に記載の方法。
（付記２５）
ソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力として、B’×M’の初期値生成行列のエルミート共役と供給された受信ビームフォーミング後の受信信号との積に対して軟判定値を生成すること、
生成したソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力をBPアルゴリズムの繰り返し1回目の処理へ供給すること、をさらに備える、
付記１５～２４のいずれか１項に記載の方法。
（付記２６）
前記初期値生成行列が受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列H’cのエルミート共役と前記行列H’cの積の逆行列と前記行列H’cのエルミート共役の積である、
付記２５に記載の方法。
（付記２７）
前記サブ・ウェイト行列W1が前記N’×M’のチャネル行列を特異値分解することで得られる左特異ベクトルからなるN’×M’の行列であり、
前記サブ・ウェイト行列W2が任意のM’次ユニタリ行列であり、
前記初期値生成行列が前記特異値分解で得られる特異値の逆数が対角成分であるM’次対角行列と、右特異ベクトルからなるM’正方行列のエルミート共役と、の積である、
付記１８を直接的又は間接的に引用する付記２５に記載の方法。
（付記２８）
前記サブ・ウェイト行列W1が前記N’×M’のチャネル行列であり、
前記サブ・ウェイト行列W2が前記チャネル行列のエルミート共役と前記チャネル行列との積の-1/2乗であり、
前記初期値生成行列が前記チャネル行列のエルミート共役と前記チャネル行列との積の逆行列である、
付記１８を直接的又は間接的に引用する付記２５に記載の方法。
（付記２９）
無線受信装置のための方法をコンピュータに行わせるプログラムであって、前記方法は、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列に分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する第１の受信ビームフォーミングを行うこと、および、
前記第１の受信ビームフォーミングが行われ且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP)アルゴリズムを実行すること、
を備える、プログラム。
（付記３０）
無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDistributed Unit (DU)にフロントホールを介して結合されるRadio Unit (RU)であって、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成された少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器と、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行い、ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供するよう構成された第１のビームフォーマと、
を備えるRU。
（付記３１）
前記ビームフォームされた信号は、前記ビームフォームされた信号を用いてBelief Propagation (BP) アルゴリズムを実行するために前記DUにより使用される、
付記３０に記載のRU。
（付記３２）
前記受信ビームフォーミングは、前記ウェイト行列Wのエルミート共役または前記サブ・ウェイト行列W1のエルミート共役と前記N’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルとの積を取ることを含む、
付記３０又は３１に記載のRU。
（付記３３）
無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDistributed Unit (DU)にフロントホールを介して結合されるRadio Unit (RU)により行われる方法であって、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うこと、及び
ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供すること、
を備える方法。
（付記３４）
無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDistributed Unit (DU)にフロントホールを介して結合されるRadio Unit (RU)のための方法をコンピュータに行わせるプログラムであって、前記方法は、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うこと、及び
ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供すること、
を備える、プログラム。
（付記３５）
無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRadio Unit (RU)にフロントホールを介して結合されるDistributed Unit (DU)であって、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成された少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器と、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行するよう構成されたBP検出器と、
を備えるDU。
（付記３６）
無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRadio Unit (RU)にフロントホールを介して結合されるDistributed Unit (DU)により行われる方法であって、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を前記RUに提供すること、及び
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行すること、
を備える方法。
（付記３７）
無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRadio Unit (RU)にフロントホールを介して結合されるDistributed Unit (DU) のための方法をコンピュータに行わせるプログラムであって、前記方法は、
１または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を前記RUに提供すること、及び
前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行すること、
を備える、プログラム。
１ 基地局
２ 無線端末
１０ 受信機
１１－１ Radio Unit (RU)
１１－２ Distributed Unit (DU)
１２ アンテナアレイ
１３ RFトランシーバ
１４ プロセッサ
１５ メモリ
１６ ネットワークインタフェース
１４１ チャネル推定器
１４２ ビームフォーミングウェイト生成器
１４３－１ RU内のビームフォーマ
１４３－２ DU内のビームフォーマ
１４４ Belief Propagation (BP) 検出器
１４５ 判定および復調器
１５１ ルックアップテーブル
１４４１－ｍ ソフト干渉キャンセラ
１４４２ ビリーフ生成器
１４４３－ｍ ソフトレプリカ生成器
１４４４ 初期値生成器
１７ パラメータ学習器
１７１ 学習データセット
１７１１ 送信信号
１７１２ 受信信号
１７２ パラメータ学習システム
１７２１ BP検出器モジュール
１７２２ 学習モジュール
１７３ 学習されたパラメータセット
２０ 送信機
３０ チャネル（伝送路）

Claims (22)

  1. 無線受信装置であって、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成された少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器と、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うよう構成された第１のビームフォーマと、
    前記第１のビームフォーマから出力され且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行するよう構成されたBP検出器と、
    を備える無線受信装置。
  2. 前記フロントホールを介して接続されたRadio Unit (RU) およびDistributed Unit (DU) を備え、
    前記第1のビームフォーマが前記RUに含まれ、
    前記BP検出器が前記DUに含まれ、
    前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器が前記RUおよび前記DUの少なくとも一方に含まれる、
    請求項１に記載の無線受信装置。
  3. 前記受信ビームフォーミングは、前記ウェイト行列Wのエルミート共役または前記サブ・ウェイト行列W1のエルミート共役と前記N’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルとの積を取ることを含む、
    請求項１又は２に記載の無線受信装置。
  4. 第２のビームフォーマをさらに備え、
    前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、それらの積が前記ウェイト行列Wに等しい前記サブ・ウェイト行列W1とB’×B’のサブ・ウェイト行列W2の組み合わせを生成し、前記サブ・ウェイト行列W1を前記第１のビームフォーマへ供給し、前記サブ・ウェイト行列W2を第２のビームフォーマへ供給するよう構成され、
    前記第１のビームフォーマは、前記サブ・ウェイト行列W1のエルミート共役と前記N’個の受信アンテナの受信信号で構成される受信信号ベクトルとの積を取ることで受信ビームフォーミングを行うよう構成され、
    前記第２のビームフォーマは、前記サブ・ウェイト行列W2のエルミート共役と前記第１のビームフォーマから出力されて前記フロントホールを介して伝送された信号との積を取ることで受信ビームフォーミングを行い、ビームフォームされた信号を前記BP検出器へ供給するよう構成され、
    前記BP検出器は、前記第２のビームフォーマから供給される信号に対して前記BPアルゴリズムを実行するよう構成される、
    請求項１～３のいずれか１項に記載の無線受信装置。
  5. 前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、前記N’×M’のチャネル行列をK個のN’k×M’の部分行列に分け、N’kとM’のうち小さい値をB’kとして各部分行列を各列が直交するN’k×B’kの行列Wkと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’k×M’の行列とに分解し、前記行列Wkを対角成分に持つブロック対角行列を前記ウェイト行列Wとして出力するよう構成される、
    請求項１～４のいずれか1項に記載の無線受信装置。
  6. 前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、前記N’×M’のチャネル行列をQR分解することで得られるN’×M’のQ行列とM’次ユニタリ行列との積を前記ウェイト行列Wとして出力する、又は前記Q行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記M’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力するよう構成される、
    請求項１～４のいずれか１項に記載の無線受信装置。
  7. 前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、前記N’×M’のチャネル行列を特異値分解することで得られる左特異ベクトルからなるN’×M’の行列、若しくは前記N’×M’の行列とM’次ユニタリ行列との積を、前記ウェイト行列Wとして出力する、又は前記N’×M’の行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記M’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力するよう構成される、
    請求項１～４のいずれか１項に記載の無線受信装置。
  8. 前記少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器は、
    （ａ）前記N’×M’のチャネル行列と前記N’×M’のチャネル行列のグラム行列の-1/2乗との積を前記ウェイト行列Wとして出力する、
    （ｂ）前記チャネル行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記グラム行列の-1/2乗をサブ・ウェイト行列W2として出力する、
    （ｃ）前記チャネル行列を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つ前記グラム行列の-1/2乗とM’次ユニタリ行列との積をサブ・ウェイト行列W2として出力する、または
    （ｄ）前記チャネル行列と前記グラム行列の-1/2乗との積を前記サブ・ウェイト行列W1として出力し且つM’次ユニタリ行列をサブ・ウェイト行列W2として出力する、よう構成される、
    請求項１～４のいずれか１項に記載の無線受信装置。
  9. 複数のスケーリング係数および複数のダンピング係数を含む第１のパラメータセットまたは複数のスケーリング係数および複数の重み係数を含む第２のパラメータセットを格納するよう構成された少なくとも１つのメモリをさらに備え、
    前記BP検出器は、前記第１のパラメータセットまたは前記第２のパラメータセットを用いて Gaussian Belief Propagation (GaBP) アルゴリズムを実行するよう構成され、
    前記BP検出器は、
    第t-1回目の反復で生成された第m’送信信号を除くすべての送信信号のレプリカを用いて、前記第m’送信信号の成分を除く前記すべての送信信号の成分を複数の受信信号のうちの第m受信信号から減算し、これよりキャンセレーション後の第m受信信号を生成するよう構成されたソフト干渉キャンセラと、
    前記ダンピング係数または前記重み係数と前記キャンセレーション後の第m受信信号とに少なくとも基づいて、前記第m受信信号に関連付けられたビリーフを生成するよう構成されたビリーフ生成器と、
    前記スケーリング係数と前記ビリーフとに少なくとも基づいて、第t回目の反復における前記第m’送信信号のレプリカを生成するよう構成されたソフトレプリカ生成器と、を備える、
    請求項１～８のいずれか１項に記載の無線受信装置。
  10. 前記第１のパラメータセット及び前記第２のパラメータセットの少なくとも一方は、受信ビームフォーミングされた受信信号および送信信号に基づいて深層学習技術を用いて一緒に学習されたパラメータを含む、
    請求項９に記載の無線受信装置。
  11. 前記BP検出器は、初期値生成器を含み、
    前記初期値生成器は、ソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力としてB’×M’の初期値生成行列のエルミート共役と前記第１のビームフォーマから供給された受信ビームフォーミング後の受信信号との積に対する軟判定値を生成し、前記BP検出器で実行されるBPアルゴリズムの繰り返し1回目の処理へソフトレプリカおよびソフトレプリカ電力を供給するよう構成される、
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の無線受信装置。
  12. 前記初期値生成行列が受信ビームフォーミング後の等価チャネル行列H’cのエルミート共役と前記行列H’cの積の逆行列と前記行列H’cのエルミート共役の積である、
    請求項１１に記載の無線受信装置。
  13. 前記サブ・ウェイト行列W1が前記N’×M’のチャネル行列を特異値分解することで得られる左特異ベクトルからなるN’×M’の行列であり、
    前記サブ・ウェイト行列W2が任意のM’次ユニタリ行列であり、
    前記初期値生成行列が前記特異値分解で得られる特異値の逆数が対角成分であるM’次対角行列と、右特異ベクトルからなるM’次正方行列のエルミート共役と、の積である、
    請求項４を直接的又は間接的に引用する請求項１１に記載の無線受信装置。
  14. 前記サブ・ウェイト行列W1が前記N’×M’のチャネル行列であり、
    前記サブ・ウェイト行列W2が前記チャネル行列のエルミート共役と前記チャネル行列との積の-1/2乗であり、
    前記初期値生成行列が前記チャネル行列のエルミート共役と前記チャネル行列との積の逆行列である、
    請求項４を直接的又は間接的に引用する請求項１１に記載の無線受信装置。
  15. 無線受信装置により行われる方法であって、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列に分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する第１の受信ビームフォーミングを行うこと、および、
    前記第１の受信ビームフォーミングが行われ且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP)アルゴリズムを実行すること、
    を備える方法。
  16. 無線受信装置のための方法をコンピュータに行わせるプログラムであって、前記方法は、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列に分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する第１の受信ビームフォーミングを行うこと、および、
    前記第１の受信ビームフォーミングが行われ且つフロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP)アルゴリズムを実行すること、
    を備える、プログラム。
  17. 無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDistributed Unit (DU)にフロントホールを介して結合されるRadio Unit (RU)であって、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成された少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器と、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行い、ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供するよう構成された第１のビームフォーマと、
    を備えるRU。
  18. 無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDistributed Unit (DU)にフロントホールを介して結合されるRadio Unit (RU)により行われる方法であって、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うこと、及び
    ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供すること、
    を備える方法。
  19. 無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のDistributed Unit (DU)にフロントホールを介して結合されるRadio Unit (RU)のための方法をコンピュータに行わせるプログラムであって、前記方法は、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成すること、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対する受信ビームフォーミングを行うこと、及び
    ビームフォームされた信号を前記DUに前記フロントホールを介して提供すること、
    を備える、プログラム。
  20. 無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRadio Unit (RU)にフロントホールを介して結合されるDistributed Unit (DU)であって、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成するよう構成された少なくとも１つのビームフォーミングウェイト生成器と、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行するよう構成されたBP検出器と、
    を備えるDU。
  21. 無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRadio Unit (RU)にフロントホールを介して結合されるDistributed Unit (DU)により行われる方法であって、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を前記RUに提供すること、及び
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行すること、
    を備える方法。
  22. 無線受信装置に含まれ且つ前記無線受信装置のRadio Unit (RU)にフロントホールを介して結合されるDistributed Unit (DU) のための方法をコンピュータに行わせるプログラムであって、前記方法は、
    １または複数の無線送信装置のM’個の送信アンテナと前記無線受信装置に結合されたN’個の受信アンテナとの間で定義される推定されたN’×M’のチャネル行列を、B’をN’-1以下M’以上の整数として各列が直交するN’×B’のウェイト行列Wと各列に２つ以上のゼロでない行列要素を含むB’×M’の行列とに分解することで、前記ウェイト行列Wを生成する、又はそれらの積が前記ウェイト行列Wに等しいN’×B’のサブ・ウェイト行列W1と少なくとも１つの第２のサブ・ウェイト行列との組み合わせを生成すること、
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を前記RUに提供すること、及び
    前記ウェイト行列Wまたは前記サブ・ウェイト行列W1を用いて前記N’個の受信アンテナの受信信号に対して受信ビームフォーミングを行うことにより前記RUによって生成され且つ前記フロントホールを介して伝送された信号を用いて、Belief Propagation (BP) アルゴリズムを実行すること、
    を備える、プログラム。
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